Адаптивная система управления метаболизмом в экстремальных состояниях (на примере сахарного диабета)

• Автор: Хамдамов, Рустам
• Шифр специальности: 05.13.02, 05.13.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Ташкент
• Количество страниц: 152 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .
Глава I. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ПО АДАПТИВНЫМ СИСТЕМАМ И УПРАВЛЕНИЮ НАРУШЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ МЕТАБОЛИЗМА, ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1. Современное состояние некоторых вопросов теории адаптивного управления.

1.2. Общая характеристика и современное состояние проблемы управления нарушенными параметрами метаболизма при экстремальных состояниях

1.3. Цели и задачи исследования.

1.4. Постановка задачи и общее описание адаптивной системы управления параметрами метаболизма. . .

Выводы по главе 1

Глава 2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ НАРУШЕННОГО МЕТАБОЛИЗМА .

2.1. Математическое моделирование системы сахара глокозы крови.

2.2. Выбор структуры математической модели управления уровнем глюкозы и СЖК крови при сахарном диабете
2.3. Идентификация модели с постоянными коэффициентами
2.4. Адаптивная идентификация параметров модели управления уровнем глюкозы и СЖК в крови.
2.5. Анализ адекватности динамической модели
Выводы по главе 2
Глава 3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ С ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ
ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ. .
3.1. Анализ вариационной задачи с адаптацией для управления уровнем глюкозы крови при сахарном диабете .
3.2. Параметрический синтез оптимального эвристичес
кого регулятора
3.3. Поисковый синтез оптимального нелинейного регулятора динамических объектов.
3.4. Применение нелинейного оптимального ретулятора
в системе управления параметрами метаболизма. .
3.5. Качественная и количественная оценка алгоритмов оптимального управления с параметрической идентификацией
Выводы по главе 3
Глава 4. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ ДИАБЕТ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ЕГО ДЛЯ КОРРЕКЦИИ ОСНОВНЫХ ПАРАМЕТРОВ НАРУШЕННОГО МЕТАБОЛИЗМА
4.1. Создание и общие принципы комплекса программ ДИАБЕТ
4.2. Разработка и исследование диалоговой системы
ДИАБЕТ
4.3. Апробация алгоритмов управления в условиях биологического эксперимента .
Выводы по главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Проблема адаптации и адаптивного управления в биологических системах рассматривалась в исследованиях А. М.Петровского, Л. А. Растригина, В. Н.Новосельцева, С. Н.Гринченко, Г. В.МаЙстраха, Ю. С. Вайла и др. В широком смысле адаптация ничем не отличается от управления, особенно в биологических системах. Действительно, адаптация, как и всякое управление, есть организация такого целенаправленного воздействия на объект, при котором достигаются заданные цели [,]. В понятие адаптации как активного действия (управления) обычно вкладываются два смысла: приспособление к фиксированной среде (пассивная адаптация) и поиск среды, адекватной данной системе (активная адаптация). Сказанное эквивалентно обычной задаче управления (лечение) в медицине, которое во многих случаях рассматривается на двух этапах - обеспечение стационарного физиологического состояния и поддержание его в пределах нормы. Дадим анализ некоторых алгоритмов и методов синтеза адаптивных систем управления. Ранние работы по адаптивным системам предназначались для статических объектов, функционирующих в детерминированной обстановке [2,9,,,]. Прямой идентификационный подход к их решению изучался в работах [,,,,,,]. И.Н. Войтенков, развивая алгоритм параметрической идентификации, предложил новый алгоритм прямой итеративной идентификации для оценивания параметров сложных нелинейных динамических объектов []• Предложенный метод повышает точность оценивания параметров и снижает требования к характеристикам технических средств идентификации. Но применение данного алгоритма связано с некоторыми обстоятельствами, позволяющими усложнять схему идентификации: возникают трудности при вычислении частных производных от критерия качества до настраиваемым параметрам. Трудно получить аналитическое выражение этих производных и приходится применять для этих целей оценочные функции производных, что приводит к появлению больших погрешностей при идентификации параметров. Для синтеза адаптивных систем широко применяются градиентные методы. Среди различных классов адаптивных систем можно выделить два класса, использующие градиентные методы. Это - беспоисковые адаптивные системы [,,,,,,] и адаптивные системы, использующие градиентные поисковые методы [,,,,,,]. Обширным классом бесдоисковых адаптивных систем управления являются адаптивные системы с моделями - эталонными и настраиваемыми. При этом цель адаптации совпадает с целью управления и состоит в обеспечении близости поведения системы к поведению эталонной модели. Литература до адаптивным системам с эталонной моделью многочисленна. Ограничимся лишь некоторыми из них [,], в которых приведено большое число исследований в этом направлении. Настраиваемая модель представляет собой динамическое звено, имеющее структуру, аналогичную объекту управления, но с коэффициентами, доступными изменению (настройке). Алгоритмы настройки на основании текущей информации о входных сигналах объекта должен приблизить поведение модели к поведению объекта [2,9,,,,,,-,,,,,]. Из этих работ большую привлекательность имеет работа Л. Н.Е. Маджарова [], в которой изложено большое количество методов идентификации статических и динамических объектов с учетом их детерминированности и стохастичности. Здесь же приведены непрерывные и дискретные алгоритмы идентификации линейных и нелинейных систем. Фундаментальные исследования в области теории идентификации нашли свое отражение в работах [,]. Экспериментальные методы идентификации объектов разного класса до сих пор привлекают внимание многих исследователей [2,9,,1. В последнее время для анализа и синтеза адаптивных регуляторов используется подход, основанный на применении функций Ляпунова [,,,]. В работе Д. П.Деревицкого и А. Л.Фрадкова [] рассмотрены вопросы построения и исследования дискретных адаптивных систем. При этом результаты получены с привлечением функций Ляпунова. Здесь в основном рассмотрены задачи, представленные в параметризованной форме, и для определения неизвестных параметров применен алгоритм скоростного градиента при синтезе непрерывных систем и градиентный алгоритм - при синтезе дискретных систем.